python股票多因子策略源码

股票多因子策略是一个相对复杂的主题，涉及到因子选股、权重分配、调仓等方面。下面是一个简单的示例代码，用于演示一个基于市值和动量因子的股票多因子策略：

import pandas as pd

# 准备数据
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')  # 假设有一个包含股票数据的CSV文件
factor_data = pd.read_csv('factor_data.csv')  # 假设有一个包含因子数据的CSV文件

# 合并数据
data = pd.merge(stock_data, factor_data, on='股票代码', how='inner')

# 计算因子得分
data['因子得分'] = data['市值因子'] + data['动量因子']

# 按因子得分排序
data = data.sort_values(by='因子得分', ascending=False)

# 选取前10只股票
selected_stocks = data.head(10)['股票代码'].tolist()

# 输出选中的股票
print("选中的股票:", selected_stocks)

在这个示例中，我们假设有两个CSV文件，一个包含股票数据（例如股票代码、收盘价等），另一个包含因子数据（例如市值因子、动量因子等）。首先，我们使用`pd.read_csv`函数读取这两个文件，并使用`pd.merge`函数将它们按照股票代码进行合并。

接下来，我们计算因子得分，这里简单地将市值因子和动量因子相加。然后，我们按因子得分进行降序排序，并选取前10只股票作为选中的股票。

最后，我们使用`print`函数输出选中的股票代码。

请注意，这只是一个简单示例，实际的多因子策略可能涉及更多的因子、更复杂的权重分配和调仓规则。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。同时，还需要考虑数据的质量和可靠性，以及其他风险管理和交易执行方面的细节。